Die Methode

Eine gestufte, selbstvalidierende Prüfung, durchgängig.

Siana überträgt die Disziplin einer Wirtschaftsprüfung auf die KI-Bereitstellung: ein standardisiertes Programm, Validierungsschwellen und eine Schicht von Remote-Experten für den riskanten Rest. Wir prüfen Mandate nicht nach — wir gestalten jeden Schritt so, dass er sich selbst beweist.

Neun Phasen, jede mit ihrer Validierungsschwelle.

Eine Phase schließt erst, wenn ihr Akzeptanzkriterium grün ist. Andernfalls blockiert das Werkzeug und zeigt an, was zu korrigieren ist.

  1. Annahme des Mandats

    Käufer, Budget und Risiko qualifizieren; verbotene Branchen ausschließen.

  2. Planung & Wesentlichkeit

    Die Kosten eines Fehlers beziffern — diese Schwelle steuert das Niveau der menschlichen Aufsicht.

  3. Erhebung von Nachweisen

    Interviews, Dateninventar, Prozesskartierung, Scan personenbezogener Daten.

  4. Analyse & Priorisierung

    Jeden Anwendungsfall bewerten und das erste, am besten begründete Vorhaben auswählen.

  5. Konzeption & Machbarkeit

    Die Architektur wählen und das Ziel an realen Daten erreichen. Hartes Gate: andernfalls Abbruch oder Kurswechsel.

    Gate
  6. Kalkulation & Angebot

    Kosten und ROI schätzen, das Angebot erstellen — ohne verbotenes Versprechen.

  7. Konformität

    Loi 25, Risikoklassifizierung, Model Card. Hartes Gate bei Entscheidungen, die Personen betreffen.

    Gate
  8. Begleitete Implementierung

    Shadow-Bereitstellung, kontinuierliche Evaluierung, Kunden-Sign-off vor der Umstellung.

  9. Monitoring & Lernen

    Drift-Überwachung und Neukalibrierung der Schätzungen für die folgenden Mandate.

Sieben Validatoren — fünf automatisch.

Jedes Akzeptanzkriterium stützt sich auf einen oder mehrere dieser Validatoren. Der Mensch greift nur beim riskanten Rest ein.

RULE

Deterministische Regel

Vorhandensein, Format und Konsistenz der Artefakte.

CALC

Berechnung gegen Schwelle

Überschreitet eine Metrik die geforderte Schwelle.

EVAL

Evaluierung an realen Daten

Erreicht die Lösung das Ziel an echten Fällen — der höchste Richter.

LLM-J

Zweites Modell als Richter

Kritik der Argumentation, Erkennung verbotener Versprechen.

ANOM

Anomalieerkennung

Ist die Schätzung ein Ausreißer gegenüber der kalibrierten Historie.

CLIENT

Kunden-Sign-off-Schwelle

Hat der Kunde ausdrücklich zugestimmt.

SAMPLE

Qualitätsstichprobe

Menschliche Prüfung einer risikogewichteten Teilmenge.

Ersteller — Prüfer — Partner.

Wie in einer Wirtschaftsprüfung: Der Vor-Ort-Prüfer erstellt, ein Senior prüft remote, ein Partner zeichnet die wesentlichen Entscheidungen ab. Die Expertenlast wächst mit log(N), nicht mit N — das macht 100 Mandate handhabbar, ohne die Qualität zu opfern.